Des recherches montrent que l'IA révèle rapidement, au lieu de masquer, les lacunes historiques en matière de gestion, de gouvernance et de sécurité des données.
L'étude, menée auprès de plus de 1 200 dirigeants et responsables informatiques de haut niveau dans 15 pays, dont 307 aux États-Unis et au Canada, révèle que 84 % d'entre eux estiment que la complexité de leur infrastructure de données croît rapidement, voire trop rapidement pour être maîtrisée.
Face à la complexification croissante des environnements de données, les organisations peinent de plus en plus à garantir la visibilité, le contrôle et la responsabilité de leurs systèmes. Alors que les experts prévoient une croissance de 76 % des investissements dans l'IA au cours des deux prochaines années, ces défis s'intensifient et accentuent la pression sur la sécurité et la gouvernance des données. Parmi les dirigeants d'entreprises et les responsables informatiques aux États-Unis et au Canada :
Seuls 43 % des entreprises disposent d'une infrastructure prédictive ou automatisée, ce qui limite leur capacité à gérer la complexité.
57 % affirment que la complexité de leurs données rend difficile l'identification d'une faille de sécurité.
59 % craignent qu'une perte de données critiques soit catastrophique.
50 % estiment que leurs systèmes sont si complexes que leurs dirigeants s'inquiéteraient outre mesure de comprendre pleinement les risques.
« L’IA rehausse les exigences en matière de gouvernance et de gestion des données au sein des organisations », a déclaré Octavian Tanase, directeur des produits chez Hitachi Vantara. « À mesure que l’IA s’intègre davantage aux opérations commerciales, les dirigeants prennent conscience que la gouvernance, la visibilité et le contrôle sont tout aussi importants que la performance. Les organisations qui ont investi dans l’automatisation et l’optimisation de leur infrastructure avancent avec plus d’assurance, tandis que d’autres constatent que la complexité croissante creuse l’écart entre celles qui maîtrisent efficacement les données et celles qui ne le peuvent pas. ».
Le fossé de l'IA :
L'adoption de l'IA est quasi universelle – 98 % des organisations l'utilisent, la testent ou l'explorent. Cependant, leur capacité à la déployer à grande échelle et à en tirer profit varie considérablement. Les résultats révèlent un net fossé entre les organisations dotées de solides bases en matière de gestion des données et celles qui peinent à suivre le rythme effréné de l'IA.
Aux États-Unis et au Canada, 42 % des organisations se considèrent comme ayant atteint une maturité en matière de données (leaders), tandis que 58 % se situent à différents stades de développement (défini, émergent ou fragmenté). Cet écart a un impact direct sur la performance et le retour sur investissement (RSI) en IA :
84 % des organisations matures en matière de données font état d’un RSI mesurable en IA, contre seulement 48 % pour les organisations en retard.
59 % des entreprises attribuent le succès de leurs projets d'IA à la qualité des données (75 % dans les entreprises matures contre 47 % dans celles dont les pratiques sont moins rigoureuses).
59 % des entreprises matures considèrent l'IA comme essentielle à leur activité, contre seulement 18 % pour celles dont les bases sont fragiles.
Les entreprises ayant une bonne maîtrise des données font preuve d'une meilleure préparation.
Celles qui disposent de bases solides partagent des pratiques spécifiques, notamment en matière d'alignement du leadership, de modernisation des infrastructures et de rigueur opérationnelle. 87 % d'entre elles font état d'une vision claire de la direction, qui considère les données et l'IA comme des priorités stratégiques.
De plus :
65 % disposent d'une infrastructure automatisée (contre 27 % pour les entreprises moins matures).
82 % ont une conception durable et une résilience intégrée (contre 19 %).
L'étude souligne également l'importance du leadership : bien que 96 % reconnaissent avoir besoin d'une aide externe pour leur infrastructure de données, nombreuses sont les entreprises qui peinent à traduire ce besoin en une stratégie coordonnée et à long terme.
« Lorsque l'IA devient centrale pour l'entreprise, le leadership doit considérer les bases de données comme un impératif stratégique », a déclaré Sheila Rohra, PDG d'Hitachi Vantara. « L’IA réussit lorsque les données sont fiables, bien gérées et résilientes. »
